世界5G大会组委会-5G车路协同系统关键技术及产业应用

产品功能及原型设计理念和框架

车联网技术的发展，为推动形成“人、车、路、云、网”协同的智慧交通体系，辅助智能网联汽车安全驾驶、自动驾驶，构筑下一代安全、高效的出行生活提供了技术发展新途径。目标产品是多传输模式按需接入的车路协同边缘计算系统和路侧计算设备，产品包含5个部分：①多传输模式按需接入车路协同机制；②城市级智能车路协同平台系统；③基于5G的多元异构融合感知系统和路侧边缘融合感知设备；④车联网数据加密和消息认证”端-边-云”安全平台；⑤多场景车联网行业服务系统。

目标产品根据《国家级江苏（无锡）车联网先导区无锡市车联网建设规划纲要》的总体规划和建设要求而设计，将助力推进车路协同技术的创新和应用，大幅度提升交通效率、减少污染排放、降低交通事故发生率，促进车联网产业全面创新发展，目前该产品已在江苏无锡、南京、苏州、湖北武汉等地部署使用。

产品和项目围绕“群智感知”，“按需接入”，“平台使能”，“服务驱动”四个目标，分别从“路侧基础设施层”，“通信网络层”，“平台层”，“应用层”构建车、路、云、网融合开放平台，实现车路协同规模应用，并在特定区域进行车联网应用创新，为车联网产业提供测试服务，为中小企业开展检测、改进、培训和知识产权服务。总体系统架构如图1：

图1 总体系统架构图

产品和项目的基本原理由感知、协同、平台、安全、服务五个核心部分组成，研究基础如下图2所示：

图2 研究基础图

创意特色及技术性能

（1）提出5G车路多元异构融合感知技术

构建高标准路侧视角的数据集规范，依托路侧视角多元异构融合感知数据集迭代路侧融合感知能力，具备云、边、端分层灵活部署特性，形成局部交通的时空信息数据集。

提出多传感器融合核心算法，提供准确识别、定位、追踪、测距、测速等关键基础能力， 同时支持云边端多级部署灵活架构，满足白天、夜晚、晴天、雨天等不同天气、不同光照条件下的基本感知需求。

构建时空同步能力，接入多源传感数据，支持融合感知算法云边协同的灵活部署策略，向上赋能各交通业务场景；研发智能路侧感知计算单元，支持实时接入分析多元感知数据。

打造路侧融合感知原型系统，融合利用5G、MEC、网络切片技术，支持端侧感知、融合、通信一体化，实现感知数据、三维交通动态地图等数据的实时上传、计算、下发，实现车路协同赋能单车自动驾驶。

（2）提出5G车路多模协同通信技术

提出满足车路协同规模应用的“5G网络+车路协同网+高精度定位网”融合组网的技术方案，引入了针对车路协同的直连通信技术并对基站通信转发优化、支持业务连续性保障的边缘业务迁移方案，为各类车路协同业务提供无线通信支撑，推动蜂窝通信与直连通信的协同。

提出车路协同5G专网建设方案，涵盖通用业务类、道路服务增强类、园区类三大类场景，提出五种典型专网解决方案，并给出城域车联网专网方案建议，实现一张网络同时满足信息服务、辅助驾驶、自动驾驶等多类需求，为未来车联网网络建设及专网业务发展策略提供指导。

提出基于GBA的C-V2X数字证书配置管理安全技术方案，针对车路协同通信安全需求，在基于蜂窝网的安全架构和机制保障，利用USIM 在用户标识、根秘钥及硬件安全环境的固有优势，通过4G/5G 网络与CA中心实现双向身份认证并建立安全连接，实现在线申请数字证书并自主完成数字证书的初始化配置。

（3）提出5G车路多级边缘平台技术

形成车路协同“中心-区域-边缘”平台技术方案，完成边缘节点异构终端接入、边缘节点交通实时感知计算、边缘业务连续性保障、边缘-区域-中心多级协同管理等关键技术研发验证，形成车路协同边缘节点技术方案并完成技术验证。

引入多队列网卡配置，解决缓存数据拥堵，优化集群接入和匹配策略，实现可弹性伸缩的高并发统一接入技术方案，实现千万级V2X信息并发下低时延（50ms）处理的关键技术验证。

构建9大时空数据模型、3大时空数据索引、时空数据高效计算引擎，实现了智能车路协同平台海量时空数据的高效存储、查询、计算功能，比传统数据系统存储性能提升10余倍、查询性能提升5倍。

(4)实现规模应用

在无锡主导建成全球首个城市级规模应用，被江苏省和工信部授予首个国家级车联网先导区；项目成果在江苏省南京、苏州等省内城市以及北京、上海、武汉等全国 30 余个城市广泛复制应用，支撑了自动驾驶道路测试政策发布及测试牌照的发放，已为 50 余家企业提供了测试评估服务，道路测试总里程超过 500 余万公里，有效促进了产业的发展。

该项目共提交标准文稿 934 篇，形成国际标准 8 项，国家标准 1 项和行业标准 14 项；已获授权国内发明专利 44 项，实用新型和外观设计专利 6 项，国际发明专利 5 项，另有 15 项发明专利处于受理阶段；获得软件著作权 17 项；发表论文 11 篇。项目完成单位已累计获得直接经济收入约 4.3 亿元，服务超过 10 万车联网用户，平台支撑 C-V2X 各类型服务能力调用，日均调用次数过 20 万次。项目成果获 2021 年度中国通信标准化协会科学技术奖三等奖、2019 年世界物联网博览会金奖、2019 年 GSMA 最佳移动出行创新大奖、工信部第一期人工智能产业创新揭榜优胜单位等多项奖项。

与5G结合性及强相关性及产业联动效应

（1）采用“5G网+车路协同网+高精度定位网”的三网融合组网的部署方式，以满足车路协同规模应用。同时，针对不同等级车辆（智能网联汽车、辅助驾驶汽车、自动驾驶汽车）研究三网融合下的应用场景实现和网络能力需求，对智慧5G车联网下连接+算力+能力的需求进行分类梳理，构建“云-管-边-端”的网络通信服务能力，满足车联网典型业务及与车联网相关场景的网络连续通信质量需求。通过引入PC5接口通信系统，部署路侧通信单元（RSU），减轻网络负荷，满足业务连续通信需求。通过对NB-IoT基站进行网络优化升级，在无线侧根据RSRP的测量值进行补站，使得覆盖区域内RSRP大于-100dBm，以实现100%业务交互成功率。

图3 5G通信网络部署原理

（2）5G-V2X自动驾驶车路协同应用与测试原理：

针对车联网行业通用业务类、服务增强类、园区类三大类场景需求，研究基于C-V2X场景的车联网行业专网组网方案，QoS保障机 制及专网隔离技术方案，形成并发布了车路协同行业专网总体技术方案，为智能车路协同应用场景提供了网络技术支撑与保障。针对城市道路复杂的交通环境，以及混合型交通参与方现状，研究形成城域车联网专网方案建议，通过一张网络同时满足信息服务、 辅助驾驶、自动驾驶多类需求；

在公共道路区域选择4.9GHz频段5G室外宏站，采用上行3U1D的时隙配比方案，解决路侧融合感知设备800Mbps以上大带宽需求。针对自动驾驶中判断、决策网络时延要求，提出5G宏站+SPN+专用尊享UPF的部署方案；针对光纤接入道路开挖难点，采用5G+PC5+MEC无线组网方案，路侧感知设备与边缘算力平台、车载终端与多级算力平台、路侧RSU和车载终端间都按场景选取Uu+PC5无线通信方式接入平台；完成5G-V2X R15关键技术及性能测试以及专用车联网切片功能实验室测试，验证了端到端切片选择业务流程正确。完成UPF下沉组网与通用UPF组网方案时延对比测试，UPF下沉组网方案可以满足网络时延小于20ms的自动驾驶业务需求。

图4 5G自动驾驶网络部署原理

5G与AI、大数据、先进计算、区块链等技术的融合度

（1）5G网络车云GBA安全通信技术。

CA 服务器采用GBA安全能力，将证书加密并灌装到V2X设备上，实现了V2X设备的数字证书的全自动化配置；基于USIM硬件安全环境，与V2X设备之间采用GBA-U的方式进行认证鉴权，在V2X终端侧采用专用的USIM卡硬件安全环境，极大的提高了应用层密钥的安全性；面向GBA、eCall等通信相关的车载终端安全应用需求，以车端安全接入、身份识别和鉴权、冗余保障等重点技术应用开展研究，形成适用于车端的综合技术应用策略，输出基于视频/音频通信的车端安全体系技术方案；在无锡移动太和园机房完成部署搭建，其中车载 OBU 终端配备实验网 USIM 卡，在园区覆盖范围内通过 4G/5G 基站接入系统，向 V2X 证书管理服务器发起证书管理业务请求。V2X 证书管理系统通过公网以远程方式接入GBA 安全能力开放平台，通过 5G 实验网系统与 OBU/RSU 设备交互。

（2）5G车路多级边缘平台技术

1）构建车路协同“中心-区域-边缘”三级架构平台。针对车路协同应用的海量 V2X 消息端到端处理时延小于 100ms 的需求，传统的“中心平台-终端”架构无法满足需求，提出支持边缘计算的“中心-区域-边缘”三级 V2X 平台架构，并率先提出通过设备、数据、算法、应用的分层部署与协同合作来解决海量并发时的高时延问题，从体系架构上可以支持亿级数据并发下平台消息处理时延小于50ms，从而可以满足全国范围内千万级至亿级车辆的辅助驾驶业务需求，突破传统单级平台的消息处理限制；高动态信息服务产品通过路侧感知设备及中心云等智慧交通基础设施，将联邦学习方法融入车路协同场景，基于本地计算能力与模型参数交互策略，提高边缘关键节点智能化应用部署能力，基于5G\C-V2X通信技术，为单车智能车辆、智能网联车辆的自动驾驶、辅助驾驶系统提供低时延、高可靠的高精定位服务、全景信息服务、动态交通信息服务。

2）提出平台高并发接入技术。设计终端统一接入平台，通过前后端分离，有效地解决了I/O使用率高但CPU使用率低带来的内存泄露、数据库访问慢、资源消耗严重等问题，实现高并发终端信息的实时釆集；设计数据缓冲与转发模块，在数据接收模块与数据解析模块之间设计一个数据缓存与转发的中转站，利用 Kafka消息队列机制对平台的各个模块进行解耦，将接收层的数据缓冲起来，缓解短时间内大量数据的传输压力；设计高并发数据解析模块，将车载终端釆集的数据放到Kafka的Topic中，数据解析模块则作为Kafka的消费者，同时利用了Memcached内存数据库将解析结果缓存下来，减少了数据读写的时间，提高了查询效率。

3）提出时空数据系统关键技术。分别从点、线、面构建时空静态数据、空间静态时间动态数据以及时空动态数据等9类数据模型；采用分布式索引架构，设计3大时空数据索引类型， 基于ID索引支持灵活的时空数据查询；引入Douglas-Peucker算法对海量轨迹数据进行了压缩，在保证最大精度误差的前提下大幅提升存储效率；针对平台汇聚的车侧、路侧多源数据进行融合分析，解决了单一路侧数据无法识别时的车辆身份问题。海量结构化时空数据高效存储，BSM 数据存储效率提升10倍以上；海量结构化时空数据高效存储，BSM 数据存储效率提升10倍以上；设计1个时空数据高效计算引擎，提供高频时空计算算法，降低时空大数分析门槛。

（3）5G车路多元异构融合感知技术

1）构建高标准路侧视角的数据集规范。面向全场景、多要素、多设备的组合采集场景，构建高标准路侧视角的数据集规范，通过标定、采集、标准、检验 等流程形成十万量级的融合数据集，填补车路协同领域路侧数据集空白，达到国际领先水平，支撑路侧融合感知的 功能迭代和开发，协同数据开放推动我国车路协同行业发展。

全场景覆盖不同场景环境和应用天气的典型交通场景，包含气象状况、多结构信息、高速、城市道路场景。多要素覆盖多元素、多要素采集，包含交通元素：机动车、非机动车、行人等和要素属性：像素级标注、中心坐标、长宽高、航向角等。多设备覆盖摄像头、激光雷达等，提供环境搭建规范：路侧数据采集空间规范和传感器空间关系规范。高标准打造高要求、高质量的标注规范：物体遮挡状态属性、物体置信度分级、目标物体细节分类、最小标注像素进行规范

2）提出多传感器融合核心算法。包括设备抗抖动算法、图像与毫米波雷达融合算法、图像与激光雷达融合算法、毫米波与激光雷达融合算法、毫米波目标跟踪算法、以及图像、激光雷达、毫米波雷达融合算法等。将车路协同系统中的毫米波雷达、激光雷达以及视觉传感器等设备数据融合，借助人工智能快速发展技术，实现基于多传感融合与深度学习人工智能技术的疲劳侦测、碰撞预警等关键技术；针对高级智能驾驶辅助系统，设计了由感知层、处理层、传输层、执行层组成的分层体系结构,其中，感知层进行环境感知，处理层负责智能运算与规划决策，传输层重点实现视觉传感与测距雷达等多传感融合，处理层重点实现多传感控制算法及应用技术融合

3）提出了时空同步感知技术。时空数据系统采用了视觉定位和多传感器融合等技术，实现了车辆对自身（同步定位）以及周边环境（地图构建）的空间认识,并通过深度学习方法，融合单车信息和路侧信息，实现了全局空间智能感知和驾驶辅助;通过网络TCP/UDP通信，接收路侧智能摄像头的目标检测结果、毫米波雷达的目标测速和定位信息、激光雷达的环境和目标3D点云信息;通过内部解析模块和高精度环境地图，将三者对目标的定位信息还原到同一坐标系中,并利用图像多目标跟踪以及融合算法，将真实目标真实再现。以昆虫“复眼”为设计灵感，将摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器按照满足路侧视角和感知距离的规则进行组合，形成智能融合感知能力。该设备结合各传感器优势，弥补了单一传感器的缺陷，具备更强的感知能力。同时相较对于单一传感器方案，该设备极大地降低路侧感知设备部署的难度，具有较强的可维护性。

4）打造路侧融合感知原型系统。支持端侧感知、融合、通信一体化，同时可支持车流量检测、 交通事件识别等车路协同关键场景应用。汇聚路侧感知全量数据（源数据、结构化数据），实现对外开放服务；同时支持面向多类车路协同业务应用提供必要的交通环境感知信息。融合算法通过多种传感器感知识别信息，并时空匹配基础上进行融合，完成识别、跟踪等关键算法基础能力。提出视觉算法、毫米波雷达算法、激光点云算法实现感知识别。对多传感器信息的多帧数据的进行基准匹配、统一映射，实现像素、点阵、点云的时空合一。前端各传感器获取原始感知源数据，实现多源接入。

项目的价值以及市场需求、分析市场容量和

项目的价值：

1)构建中心-区域-边缘-终端的多级分布式V2X感知、计算、通信平台体系。推动智能传感器、边缘计算、网络功能虚拟化等技术在车联网产业中的应用。

2)车联网“端-边-云”全链条综合安全防御体系。

3)路侧视觉系统、激光/毫米波雷达等感知器件的联合开发和部署。

4)高性能车辆智能驱动、线控制动、线控转向、电子稳定系统的开发和产业化，实现对车辆的精确、协调和可靠控制。

5)搭建中国标准智能网联汽车场景数据库，完善适合深度学习的软件开发环境，开发软硬件协同计算与通信融合的车载操作系统。

6)开发适用于智能网联汽车的硬件接口单元、存储管理单元和V2X通信单元，形成适合中国道路状况的智能网联汽车计算基础平台架构设计。

市场需求：

中国作为全球最大的汽车市场，车联网市场容量巨大，但目前的国内车联网应用市场，尤其是前装市场才刚起步，车联网相关服务的建设和应用尚处于初步发展阶段，需要进一步的示范应用与推广扩大车联网应用渗透率，提高用户规模。针对车联网产业技术的公共服务需求，从城市交通管理者、交通参与者、车联网核心产业链企业角度出发， 剖析产业技术基础公共服务需求，有助于进一步扩大产业链、提升车联网应用水平。

面向车联网应用推广发展，尤其是车联网先导区的示范建设，产业技术基础公共服务需求主要集中于跨领域跨产业的共性新技术应用需求、车联网测试验证环境需求、对应用创新环境、商业模式验证平台的需求、产业示范与服务的需求以及知识产权服务的需求。

(1)跨领域、跨产业的共性新技术应用需求

车联网产业链条长，产业角色丰富，跨越服务业与制造业两大领域，跨界融合特征突出。云端以服务业为主的软件和数据提供商、公共服务和行业服务提供商等，管端以制造业和服务业为主的设备提供商、通信服务商等，端侧以设备提供为主的 TSP 厂商等， 跨领域、跨产业的“云”、“管”、“端”三个层面新技术应用需求强烈。

(2)车联网测试验证环境需求

当前国家政策方面对车联网给予支持和重视，各地也纷纷建设了测试区或测试基地，随着车联网的不断发展，针对车联网的测试也就变得格外重要。目前还存在测试标准缺失、测试环境建设缺少规范、测试手段不丰富等问题，车联网测试验证环境规范建设需求迫切。

(3)应用创新环境、商业模式验证平台的需求

当前进入车联网市场的公司很多，三大电信运营商已经形成各自的车联网商业模式布局。但他们仍处在摸索阶段，还未形成一个完美的、能持续发展和盈利的商业模式， 以实现各方利润共享。国内市场的出现的模式发展仍不成熟，需要加大创新研发力度， 不仅仅在模式创新层面下功夫，更要从基础核心技术上开辟新大陆。

(4)产业示范与服务的需求

车联网服务进入快速发展通道，但构建全新业态还需要一定时间，产业示范效应还需要时间检验，服务能力将分阶段逐步开启。总体来看，当前我国车联网服务模式仍较封闭，跨品牌的开放性服务较少，用户分散在不同品牌、不同服务商体系中，用户规模受限制，尚未形成规模效应。

(5)知识产权服务需求

构建符合我国车联网发展特点的知识产权服务体系，满足我国自主发展的需求，探索走出一条车联网产业技术公共服务平台建设路径。

商业模式

在城市、高速公路等不同工况场景下的车联网主体分散，车联网商用价值挖掘和运营主体打造难度大，商业运营模式不明。

因为商业运营主体不明确，所以参与车联网平台建设的主体很多，除了运营商的平台，各地方政府、公交、图商等平台之间的互联互通存在比较大的困难。无锡建设车联网先导区的一个突出贡献就是打通了交管和城市出行服务这两个平台，为了实现两个平台的互通，各地和各建设主体做了很多的努力和突破。

然而车联网项目仅有交管和城市出行服务的联合是不够的，由于目前产业生态尚未形成，产业链各环节存在脱节。车联网产业链包括汽车零部件生产厂家、芯片厂商、软件提供商、方案提供商、网络供应商等多个领域，各领域在博弈发展过程中，逐渐形成了四条车联网产业链的雏形：一是由政府主导，以发展智慧城市、智能交通的需求为导向；二是由车辆运营管理机构主导，以为车辆运营企业提供管理、差异化服务为导向； 三是由车辆制造商主导，以改善整车制造环节与增加品牌影响力为导向；四是由车载信息服务商主导，以获得车载终端销售收入或信息服务费用为导向。但现阶段这四大发展模式相互独立，产业链各环节脱节，难以形成闭环运作。

车联网存在几种不同类型的运营主体，包括政府独资或合资的企业、高速公路服务商、运营商或者铁塔公司等，不同的运营主体均有各自的优劣势。政府独资或者联合投资的企业，可以更好地协调相关政府部门进行路侧基础设施建设，并实现数据开放，但是企业本身往往没有车联网网络建设和运维经验；高速公路服务商，可以快速落实高速公路的路侧基础设施建设，并实现数据开放，但是同样一般不具备车联网网络建设和运维经验；运营商或者铁塔公司有网络建设、运维和工程经验，但是需要去协调相关政府部门进行路侧基础设施建设和数据开放。

这几类运营主体，都面临运营模式不清晰的挑战，即在基础设施与能力平台搭建完成后，如何实现商业盈利。可能存在的方式包括，运营主体向交管和交委提供相关的大数据分析服务，收取相关费用。以公安交警为例，其主要工作是保障交通安全和提升通行效率，因此对能够减少交通事故、提升交通运行效率的车联网是有需求的。另外可以针对车联网提升城市道路交通通行效率进行服务收费。再以交通局为例，需要保障营运车辆的运输安全，因此，对提升营运车辆安全性的车联网服务是有需求的。除此之外， 运营主体还可以向车主收取智能网联接入服务费；向车企收取智能网联接入服务费；向行业客户收取智能网联接入服务费和大数据分析服务费等。

但是应该看到，政府购买车联网服务模式需要深入探索。面向车主、车企和行业客户等的接入服务和大数据分析服务，依赖于杀手级应用推广，逐步渗透市场至盈利周期较长，商业模式需要用户规模，要有用户规模又必须要有商业模式。短周期看，车联网运营主体除依赖政府购买服务外，缺少商业发展空间。